人工知能の役割がクローズアップ！ロボットが増えると雇用に影響が出るでしょうか?

短期的には、人工知能が雇用全体に与える影響は比較的軽微であり、構造的影響が量的影響を上回っている。しかし、雇用における構造的矛盾は増加傾向にあり、技術的失業の潜在的リスクは増大している。長期的には、人工知能が雇用に与える影響は徐々に現れ、大規模な構造変化につながるだろう。全体的に、自動化による代替は雇用に大きな変動をもたらしていません。重要な理由の1つは、製造業が長い間人手不足の状態にあり、自動化はまずこれらの人手不足の職を置き換えるものであり、労働力の需給に大きな影響を与えていないことです。

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「小明」は金融ニュースを書くことができ、「スマートスペシャリスト」は銀行業務を扱い、「静静」は速達の配達を指導することができます...人工知能が徐々に経済社会の発展における「主力」の役割を果たすにつれて、人工知能が雇用に与える影響は各界の注目を集めるようになりました。

最近、中国労働・社会保障科学院の莫容研究チームが発表した研究結果によると、わが国における人工知能の雇用に対する現在の影響は概ね限定的であると考えられている。短期的には、人工知能が雇用全体に与える影響は比較的軽微であり、構造的影響が量的影響を上回っている。しかし、雇用における構造的矛盾は増加傾向にあり、技術的失業の潜在的リスクは増大している。長期的には、人工知能が雇用に与える影響は徐々に現れ、大規模な構造変化につながるだろう。

スマート製造アクションのアップグレード

我が国における人工知能の産業化効果は、2016年頃から大規模に現れ始めました。 2016年、広東省、江蘇省、浙江省などの省は、製造業の自動化レベルを向上させるために「スマート製造」のアップグレードを開始しました。

それだけでなく、人口の高齢化により、知能に対する需要も高まっています。人口の高齢化と労働力不足の傾向により、企業は労働生産性を向上させるためにインテリジェントテクノロジーを導入する必要に迫られています。

中国労働・社会保障科学院副院長の莫容氏の見解では、自動化によって国内製造業の雇用が失われる主な理由は3つある。

まず、高度にプロセス指向で、標準化されており、困難で、汚く、疲れやすく、危険な仕事が、最初に自動化されることが多いです。例えば、新化学材料分野はロボットの応用が成熟している産業であり、汚染度が高いため、基本的に知能化が達成されており、必要なオペレーターの数も少なくなっています。

第二に、業界では大きな労働力不足が起きています。製造業では一般的に労働者が不足しており、人件費が急激に上昇しています。労働力不足を補い、安定した生産を維持するためには自動化が必要です。

3つ目は、品質と精度を向上させる必要性です。調査の結果、主要なハイテク職種の自動化率が高く、労務管理コストが大幅に削減され、生産効率と安定性が大幅に向上していることが判明した。

「企業の自動化変革の主な目的は、企業全体の効率を向上させることであり、雇用の削減は効率の向上の結果です。」モ・ロン氏は、短期的には、人工知能技術と設備の応用は製造業の雇用者数にほとんど影響を与えないと考えています。調査によると、一部の企業ではインテリジェントなアップグレードや改修により従業員の離職率が上昇したが、労働市場は失われた人員を迅速に吸収し、全体的な雇用は安定している。

東莞市は全国で初めて「機械による人代替」運動を展開した都市であるため、現在の雇用情勢は概ね安定している。 2018年、東莞市人力資源・社会保障局は、スマート製造業へのアップグレードを進めている53社を対象に調査と分析を実施しました。結果は、エンタープライズ インテリジェンスが従業員数にまだ大きな影響を与えていないことを示しています。インテリジェント企業の雇用登録状況を縦断的に比較すると、総雇用量は市全体の総雇用量と基本的に一致しており、安定してわずかに減少傾向を示しています。

「全体的に見ると、自動化による代替は雇用に大きな変動をもたらしていない。重要な理由の1つは、製造業が長い間人手不足の状態にあり、自動化はまずこれらの人手不足の職を代替し、労働力の需給に大きな影響を与えていないことだ。同時に、製造業の労働者の離職率は比較的高く、雇用代替の速度は労働者の離職速度よりもはるかに遅い。労働者は製造業内で移動しているだけでなく、サービス業にも継続的にシフトしており、企業が余剰人員を吸収するための効果的な解決策を提供している」とモ・ロン氏は述べた。

雇用構造の変化

「知能化の実際の進歩は、多くの要因によって制限されているため、徐々に量的変化から質的変化へと進む過程となるだろう」と莫容氏は述べた。現在、人員削減や解雇の影響は、地方の雇用や設備のアップグレードという特定の段階に限られており、雇用への全体的な影響は限られている。部分的な人員削減によって低所得労働者の失業が急増することはないだろう。一方で、サービス産業は移行雇用を効果的に吸収します。サービス産業の急速な発展の恩恵を受け、雇用構造は最適化され続けています。自動化のプロセスでは、企業単位の従業員数は減少し、企業の数と規模は増加します。サービス産業における新たな雇用形態が急速に増加しています。

一方、製造企業によるスマート製造アップグレードの実施は、設備の交換と生産能力の拡大が同時に効果を発揮するプロセスであり、企業は生産コストと運営コストを総合的に考慮しており、客観的に見ると、多くの中小企業は依然として手作業に頼る必要があります。調査によると、例えば蘇州のあるタイヤ工場では、タイヤ成型ラインの無人化しか実現しておらず、さらにインテリジェンス化を進めても、手作業を維持するよりもメリットは少なくなるという。

国内製造業における人工知能技術や設備の応用はまだ初期段階にあるが、今後大きな発展の余地がある。アナリストらは、わが国の製造企業の成長モードの変化と生産自動化の転換により、産業用ロボットの推進の市場見通しは非常に広くなるだろうと考えている。特に、人工知能産業チェーンは新たな雇用を生み出す大きな可能性を秘めています。

「短期的には、雇用総数は安定しており、雇用構造の変化は徐々に増加しています。中長期的には、知能化の加速的な発展に伴い、伝統的な雇用における構造的失業のリスクがより顕著になり、構造的失業の問題はますます深刻になります。失業総量は、さまざまな段階のさまざまな産業や部門と人工知能技術を組み合わせることで、どれだけの雇用が創出され、削減されるかによって決まります。人工知能の発展の初期と中期には、置き換えられた労働力がすぐに就職できず、失業率が急上昇するという状況がまだあり、高い注意が必要です。」と莫栄氏は述べた。

質の高い雇用変革の推進

研究によれば、インテリジェント雇用の傾向は、質の高い雇用への変革を推進するだろう。人工知能などのテクノロジーが雇用、スキル開発、労使関係、社会保障、規制サービスに与える影響が加速しており、新たな課題に直面しています。したがって、新しい時代の要求に適応し、積極的かつ効果的な政策指導と制度・メカニズムの改革・革新を通じて産業雇用の協調的発展を強化し、それに応じた雇用ガバナンスの枠組みを形成することが急務となっている。

「雇用の変革には強力な政策支援とバランスが必要だ。人工知能の発展は雇用の代替や雇用の創出など雇用に全面的な影響を及ぼし、雇用の全体的な質を向上させたが、完全雇用の実現への圧力もある。雇用サービスと技能訓練の革新は連携して進めなければならない。将来の新しい労働力に対するインテリジェント教育と訓練を強化し、既存の労働力に対して効果的なサービス措置を講じなければならない」と莫容氏は考えている。

調査によると、現在の国内のスマート製造戦略と雇用促進政策の間には相関関係があまりないことが判明した。自動化のアップグレードを実施した多くの企業は、資金、テクノロジー、スキルトレーニングなどの側面を調整するための体系的な政策システムからの支援を受けることを期待しています。

江蘇省の一部企業は、スマート製造業のアップグレードを実施する過程で、政府による設備購入に対する財政的補助金の増額を期待するほか、関連部門が物理的な施設の設立を調整・組織し、企業がロボットの応用などの技術的問題を解決するのを支援し、スマート製造業向けの特別な「研修補助金」を提供して、企業により多くの外部研修の機会を提供することを期待している。

近年、さまざまな地域ではマクロレベルの人材政策や人材戦略が相次いで導入されているが、インテリジェント産業に対する人材政策の位置づけは具体性が足りず、産業人材の導入、育成、交流に関する政策も詳細化が不十分である。一部の地域では、ハイレベルな人材の導入と育成を重視しているものの、熟練した人材に対する相応の優遇政策が欠如しており、定住が困難、子どもの就学が困難などの問題が生じている。

「雇用ガバナンスのトップレベルの設計を構築するには、マクロ経済の変化の実際の影響を評価し、労働市場の変化に備え、政策を前向きで的を絞った柔軟なものにする必要がある」と莫容氏は述べ、特に訓練の分野では、新しいスキルの需要の急速な増加と変化する複雑さに適応するために、訓練機関と企業の雇用ガバナンスへの参加を強化する必要があると述べた。

同時に、新たな雇用形態が常態化する中で、デジタルプラットフォーム雇用によりフルタイム勤務とフリーランス勤務の境界が曖昧になりつつあり、個人のアイデンティティ情報に基づく労働者雇用管理システムの構築が必要となっている。研究結果によると、雇用サービスと権利保護システムの改善と革新を加速し、デジタル変革に適応した教育訓練システムを確立し、人工知能と労働雇用の良好な相互作用と協調発展を促進して、発展の勢いの転換と品質と効率の向上に貢献する必要があることが示唆されている。